《并行程序设计H》课件

并行程序设计H本课件深入探讨并行程序设计，涵盖核心概念、关键技术和应用实例课程简介课程目标课程内容学习并行程序设计的基本概念和方法掌本课程涵盖并行程序设计的基本概念、并握常用的并行编程模型和工具，包括行编程模型、多线程编程、同步与互斥、、和能够使用并行进程间通信、、、编程OpenMP MPICUDA OpenMP MPI GPU编程技术解决实际问题，提高程序的效率等内容课程通过理论讲解、代码演示和和性能实验练习的方式，帮助学生深入理解并行程序设计的原理和实践课程大纲并行编程概念并行编程模型12介绍并行计算的背景、优势和应用场景，并阐述并行编程的深入探讨多线程编程、进程间通信和消息传递模型，并比较基本概念不同模型的优缺点并行编程实践案例分析34介绍、和等主流并行编程库，并通过实分析经典的并行程序设计案例，并探讨其优化方法和性能评OpenMPMPICUDA例演示其使用方法估并行编程概念并行编程是指利用多个处理器或核心同时执行程序的不同部分，以提高程序执行速度它利用了现代计算机系统中多核处理器的优势，通过将计算任务分解成多个子任务，在不同处理器上同时执行并行编程可以显著提高程序性能，尤其适用于处理大量数据或需要进行复杂计算的应用并行编程模型线程模型消息传递模型线程模型允许在单个进程内创建消息传递模型使用消息传递来协和管理多个线程，以利用多核处调不同进程之间的通信，适用于理器分布式系统共享内存模型数据流模型共享内存模型通过共享内存区域数据流模型将程序视为一系列相允许多个进程访问相同的内存数互连接的数据流，每个数据流表据示一个操作多线程编程多线程编程允许程序在单个进线程可以并发执行，提高程序线程共享同一地址空间和资源线程创建、调度和销毁都需要程中创建和管理多个线程效率，尤其在多核处理器上，便于数据交换和协作系统管理和同步机制同步与互斥同步互斥同步与互斥同步是指在多线程或多进程编程中，协调不互斥是指在任何时刻，只有一个线程或进程同步和互斥是保证多线程或多进程安全访问同线程或进程的执行顺序，以确保它们按预可以访问共享资源，防止多个线程或进程同共享资源的关键机制，它们协同工作以确保期顺序访问共享资源时修改数据程序的正确性和稳定性死锁与活锁死锁活锁死锁发生在多个线程或进程互相等待对方释放资源时当每个线程或进程都持有其他线程或进程所活锁发生在多个线程或进程不断地尝试访问共享资源，但由于竞争条件，导致所有线程或进程都无需的资源，导致所有线程或进程都无法继续执行法成功访问进程间通信数据交换资源管理

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22.进程之间需要共享信息，进行进程之间需要协调资源使用，数据交换避免冲突协同工作通信方式

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44.进程之间可以相互合作，完成进程间通信有多种方式，如消共同的任务息传递、共享内存等消息传递进程间通信异步通信同步通信消息队列进程之间通过传递消息进行通发送方发送消息后立即继续执发送方发送消息后阻塞等待接使用消息队列，进程可以将消信，每个进程都有自己的内存行，接收方接收消息后才继续收方确认，接收方接收消息后息放入队列，其他进程可以从空间，无法直接访问其他进程执行才继续执行队列中获取消息的内存共享内存直接访问高效通信同步问题进程之间通过共享内存区直接访问数据比消息传递更快的速度交换数据需要使用同步机制防止数据冲突简介OpenMP是一个应用程序编程接口，用于在共享内存系统OpenMP API上进行并行编程提供了一套指令，允许程序员将代码OpenMP中的关键部分标记为并行执行，从而利用多核处理器来加速程序的执行支持各种编程语言，包括、和，它提供OpenMP CC++Fortran了一种简单而有效的并行化方法，并且具有良好的可移植性指令集OpenMP并行区域工作共享使用指令使用指令将循#pragma ompparallel#pragma ompfor定义并行代码块环迭代分配给多个线程线程池中的每个线程都会执行该每个线程执行循环的特定迭代，代码块以加快处理速度数据并行同步与互斥使用使用指令#pragma ompparallel for#pragma ompcritical指令并行执行循环，并将数据分保护关键代码段，以防止数据竞配给每个线程争每个线程处理数据集的一部分，使用指令#pragma ompatomic以加快处理速度执行原子操作，以确保线程安全并行区域定义并行区域1使用指令#pragma ompparallel创建线程2在该区域中创建多个线程执行任务3每个线程执行相同的代码同步4所有线程完成任务后退出并行区域是中最基本的执行模型，它允许程序员将一段代码分配给多个线程并行执行，从而利用多核处理器的优势OpenMP任务并行任务分解1将大型任务分解成多个独立的子任务任务分配2将子任务分配给不同的处理器或线程任务执行3每个处理器或线程独立执行分配的任务结果合并4将子任务的结果合并成最终结果任务并行是指将一个大型任务分解成多个独立的子任务，并将这些子任务分配给不同的处理器或线程来执行，最后将子任务的结果合并成最终结果这种方法可以有效利用多核处理器或多台计算机的计算能力，提高程序的执行效率数据并行数据分解1将大型数据集分解成多个较小的部分，每个部分分配给不同的处理器每个处理器独立处理自己的数据部分，无需相互通信并行操作2所有处理器同时对各自的数据部分执行相同的操作，例如矩阵乘法、图像处理等结果汇总3每个处理器完成操作后，将结果汇总到一个总结果中，例如将多个子矩阵相加得到最终矩阵同步与互斥同步互斥同步是指在多线程程序中，对共互斥是指在同一时间，只有一个享资源的访问进行协调，确保数线程可以访问共享资源，防止多据一致性个线程同时修改数据关键区信号量关键区是指需要进行同步操作的信号量是一种同步机制，用于控代码段，使用互斥锁来保护关键制多个线程对共享资源的访问次区数简介MPI（，消息传递接口）是并行计算领域中最常MPI MessagePassing Interface用的通信标准之一提供了一套标准函数库，允许在不同处理器之间进行数据交换和协作，为构MPI建大规模并行程序提供了强大的工具通信原语发送接收

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22.将数据从一个进程发送到另一从另一个进程接收数据个进程探测阻塞

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44.检查是否有可接收的消息等待消息到达点对点通信发送进程使用发送操作将消息发送给目标进程接收目标进程使用接收操作接收消息同步发送和接收操作可以使用同步机制来确保消息被正确传递非阻塞发送和接收操作也可以使用非阻塞机制来提高性能集合通信123广播散射聚合一个进程将数据发送到其他所有进程一个进程将数据发送到其他所有进程所有进程将数据发送给一个进程进行汇总数据分布循环分布块分布散列分布复制分布循环分布将数据均匀地分配到块分布将数据分成连续的块，散列分布使用散列函数将数据复制分布将数据复制到所有处所有处理器适合用于处理数并分配给不同的处理器适用分配到不同的处理器，适合处理器，适用于处理需要快速访据密集型计算，例如矩阵乘法于处理数据块独立的计算任务理数据随机分布的计算任务，问数据的计算任务，例如数据或图像处理，例如排序或聚类例如数据库查询共享或协同计算错误处理错误检测错误处理错误恢复错误日志代码运行过程中，检测并识别通过异常处理机制、日志记录根据错误类型采取相应的措施记录程序运行过程中发生的错可能出现的错误，例如内存溢等方式，捕获和处理发生的错，例如重试、回滚操作，以尽误，包括错误类型、发生时间出、除零错误等误，避免程序崩溃或产生不可可能恢复程序的正常运行状态、相关信息等，便于分析和排预知的结果查问题编程简介GPU图形处理单元（）是专门为图形渲染和并行计算设计的处理GPU器具有高度并行的架构，能够快速执行大量计算任务GPU编程是指编写程序以利用的并行处理能力来加速应用程GPU GPU序编程通常使用专门的编程语言和库，例如和GPU CUDAOpenCL这些语言和库提供了访问资源并执行并行计算的接口GPU编程模型CUDA核心线程层次结构内存模型GPU包含数百个核心，执行并行计算任务程序使用线程块和网格结构进行组织支持不同级别的内存，例如全局内存CUDA CUDA CUDA，以实现最大程度的并行性、共享内存和寄存器，以优化数据访问和性能内存管理设备内存主机内存程序通常分配在上的主机内存是可访问的内存空CUDA GPUCPU设备内存中，这是专用的内间，用于存储程序代码和输入输GPU存空间，用于高速数据访问和计出数据算数据传输内存分配在编程中，需要将数据从提供函数用于分配和释放CUDACUDA主机内存复制到设备内存，并在设备内存，并支持数据类型转换计算完成后将结果复制回主机内，以便在主机和设备之间共享数存据核函数核函数定义核函数结构执行流程核函数是程序中的核心核函数使用关键字当调用核函数时，它会被分配CUDA__global__部分它包含执行实际计算声明，并接收线程索引作为参到多个线程块中，每个块包含的代码，例如矩阵运算、图像数它可以使用线程索引访多个线程每个线程执行核处理等问上的共享内存函数代码，独立地处理数据GPU流并行数据流处理单元管道模式流并行将数据视为连续流，类似于流水线每个处理单元接收数据流的一部分，并进行多个处理单元可以串联，形成数据处理管道独立的计算案例分析本节课将探讨几个典型的并行程序设计应用案例，例如图像处理、科学计算和数据挖掘等通过分析这些案例，可以更深入地理解并行编程技术在不同领域的应用场景和优势案例分析能够帮助我们理解并行编程技术在解决实际问题时的应用方法和技巧，并提供一些启发和借鉴，为我们设计更高效的并行程序提供参考总结与展望未来方向并行计算技术不断发展，未来将更加注重效率和可扩展性应用领域并行计算将在人工智能、大数据分析等领域发挥重要作用技术趋势云计算、边缘计算等新技术将推动并行计算的应用。